《Energy》：Socio-Economic Impacts in the Development of CCS and New Energy Storage Technologies in the Power Industry: A CGE Model Analysis
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碳捕获与存储（CCS）及先进储能技术对中国碳中和目标的经济影响评估，基于CGE模型分析23种情景。结果显示，CCS（C1-C3）或与储能结合（如S1C1）可实现2060年电力行业深度脱碳，带来1.94万亿GDP增长和10.47%电力产出增幅，创造58.2万新就业，储能突破优先（如S1）与CCS协同部署可优化经济-就业权衡。
张丽英|朱能高|刘宇|李新北|张丽秀|王新芳|张丽晓|郝艳|单玉丽
中国应急管理部国家自然灾害研究所，北京100085
摘要
碳捕获与封存（CCS）和先进的储能技术对中国实现碳中和目标至关重要。本研究使用可计算一般均衡（CGE）模型评估了它们的经济影响和对电力行业的影响，分析了五种CCS成本情景（C1–C5）、三种储能技术突破情景（S1–S3）以及15种组合情景（S1C1–S3C5）。结果表明，仅通过CCS（C1–C3）或结合储能技术，到2060年实现深度脱碳是可行的，而单独依靠储能技术则不够。组合情景通常能带来更高的GDP和电力行业产出，其中S1C1情景（2030年前实现储能技术突破+低成本CCS）实现了最大的GDP增长（1.943万亿元）和最高的电力行业产出增幅（10.472%）。在大多数情景下，就业人数都会增加，其中S2C1和S3C1情景下的增幅最大，创造了多达582,030个新岗位。虽然单独使用CCS成本较高，但将其与储能技术结合使用——尤其是在S1C1情景下——可以最小化经济和就业方面的权衡。在S1C1情景中，每减少一吨二氧化碳（CO2），GDP增加1,071.34元人民币，并创造79,200个就业岗位。优先发展早期储能技术并优化CCS部署可以最大化经济和就业效益，同时确保深度脱碳。
引言
2020年，中国排放了约98.05亿吨二氧化碳（CO2），其中39.6%来自电力生产（Sun等人，2019年；Mao和Gao，2022年；He等人，2022年）。这凸显了减少电力行业排放以实现中国环境目标的重要性。碳捕获与封存（CCS）技术和先进的储能系统被认为是减少电力行业碳排放的两个重要工具。CCS从高排放源（如燃煤电厂）捕获二氧化碳（CO2）并将其储存在地质构造中，从而有效减少碳排放。此外，新的储能技术的进步预计将提高可再生能源系统的稳定性和灵活性，支持可再生能源的大规模应用，并促进向碳中和的过渡。CCS技术已在多个国家和地区得到实施和验证，是减少化石燃料使用排放的重要方法（Rubin等人，2012年）。通过从燃煤电厂等来源捕获二氧化碳（CO2并将其储存在地下，CCS可以将电力行业的排放量减少90%以上（Rubin等人，2015年）。中国的电力行业采用CCS可以降低供应成本，减少电力短缺，并防止资产闲置，从而实现更安全、更具成本效益和公平的低碳转型（Zhou等人，2025年）。Li等人（2024年）为中国制定了高分辨率的全国碳捕获、利用和封存（CCUS）管线布局，量化了多行业的CCUS潜力，并基于现实的陆上和海上地理连接性提出了工厂级改造策略。Mao等人（2024年）分析了中国水泥行业的CCUS投资决策，强调了关键碳价格的空间异质性以及政策激励对采用率的影响。Fan等人（2025年）提供了中国陆上和海上二氧化碳（CO2）地质储存潜力和注入能力的高分辨率数据集，支持CCUS选址和大规模部署规划。然而，大规模部署面临重大障碍，包括高成本、技术复杂性和公众接受度有限（国际能源署，2020年）。同样，储能技术的快速发展被认为是可再生能源整合的基石。由于储能解决方案不足，传统电力系统经常难以应对可再生能源的间歇性和可变性（Lund等人，2015年）。电池和电化学储能技术的进步为平衡电力供需波动、提高电网灵活性以及增加可再生能源在能源结构中的份额提供了有效解决方案（国际可再生能源机构，2017年）。尽管如此，经济障碍（如成本降低和效率提升）仍阻碍着大规模实施（Zakeri和Syri，2015年）。
CCS和储能技术的部署将直接影响电力生产成本、工业竞争力以及下游行业的运营成本，可能对整个国民经济产生连锁反应（Fankhauser和Jotzo，2018年）。例如，虽然CCS需要大量基础设施投资，可能刺激经济增长，但也涉及资本资源的重新分配（Niezgoda和Puchalski，2018年）。同样，储能技术的规模化应用会重塑电力和制造业行业，改变价值链中的上下游动态（Hepburn等人，2020年）。将技术变革纳入气候变化评估模型是一项具有挑战性但至关重要的任务。传统方法通常区分外生和技术内生技术变革（Gillingham等人，2008年；Sagar和van der Zwaan，2006年；Jiang等人，2023年）。外生技术变革体现在生产函数中的全要素生产率（TFP）变化上，这些变化是对外生给定的能源效率改进的响应（Berglund和S?derholm，2006年）。然而，这种方法往往忽略了政策激励和技术变革过程中经验积累带来的成本降低效应（Gillingham等人，2008年）。内生技术变革可以进一步分为研发投资和边做边学（LBD）效应（Wang等人，2009年）。边做边学方法通常使用自下而上的模型来反映随着累积产量的增加，生产成本如何通过学习曲线降低（Berglund和S?derholm，2006年；Creti等人，2018年）。研发投资方法通常使用自上而下的模型，将知识资本纳入生产函数，以研究研发活动对减排成本的影响（Sagar和van der Zwaan，2006年）。由于自上而下的模型更适合捕捉行业间依赖性和更广泛的社会经济影响，而且由于CCS技术和新的储能技术将显著改变未来的电力和经济结构，因此采用自上而下的方法更适于探索技术变革的作用（Xiao等人，2021a）。作为一种代表性的自上而下的方法，可计算一般均衡（CGE）模型在系统地描述行业间联系和评估政策冲击的广泛经济影响方面具有优势，这使得其在本研究中的应用是合理的。
Xiao等人（2022年）将系统动态与可计算一般均衡框架相结合，研究了在不同可再生能源渗透情景下CCUS的经济、社会和环境影响，为电力行业实现碳峰值目标提供了指导。在此基础上，Su等人（2024年）开发了一个动态CGE模型，分析了CCUS部署的长期效应，强调了其在加速碳峰值、促进清洁能源转型和提升社会福利方面的贡献。补充这些发现的是，Shi等人（2023年）将可再生能源储能和诱导的技术变革纳入CGE模型，表明碳税、储能补贴和边做边学策略的组合可以在长期内产生更好的经济和环境结果。同时，如Sun等人（2023年）的区域评估表明，储能技术的扩展虽然会适度减缓浙江的经济增长，但可以改善收入分配并在构建低碳电力系统中发挥关键作用。然而，大多数现有研究仅关注个别技术，或将储能技术嵌入电力行业而未将其视为独立的比较选项。将CCS和先进储能技术结合在统一建模框架中的研究有限，限制了对其相互作用和整体社会经济影响的理解。本研究旨在填补这一空白。
本研究探讨了低碳技术与经济发展之间的相互作用，系统分析了CCS和储能技术未来轨迹的不确定性。设计了23种技术情景，包括单一技术情景（单独实施CCS技术或先进储能技术）和组合技术情景（同时实施这两种技术），包括5种CCS情景、3种储能情景和15种组合情景。评估了这些情景下2060年的碳排放情况，以确定能够实现电力行业深度脱碳的路径。研究进一步探讨了通过最佳部署CCS和先进储能技术来最小化实现这一目标相关经济成本的策略。评估涵盖了宏观经济影响（如GDP、消费、政府支出、贸易和投资）、生产效应（包括关键电力和能源密集型行业的产出变化）以及就业结果。
本研究有三个主要贡献。首先，它将CCS和先进储能技术整合在一个统一的CGE框架内，允许系统分析它们的相互作用和综合社会经济影响——这是以往研究中很少涉及的方面。其次，它评估了23种单一技术和组合技术情景，确定了在实现深度脱碳的同时平衡经济增长、电力行业产出和就业的策略。第三，通过量化宏观经济、行业和就业效应，研究为政策制定者提供了优先发展早期储能技术和优化CCS部署以支持中国碳中和目标的可行见解。采用了一个综合框架（见图1）来解决关键问题。研究的其余部分安排如下。第2节介绍了CGE模型的结构和参数化，以及各种低碳技术路径的情景，包括CCS、储能及其协调部署。第3节评估了这些路径的宏观经济影响。最后，第4节总结了主要发现并提供了政策建议。
方法论
为了系统评估CCS和先进储能技术的经济、社会和环境影响，本节详细介绍了CGE模型的结构、参数化以及本研究使用的技术部署情景设计。
电力行业的碳排放
根据Shu等人（2021年）的研究，实现电力系统的深度脱碳需要将电力行业的碳排放量在2060年前限制在10亿吨二氧化碳（CO2以下。图3展示了在各种技术情景下2060年电力行业的碳排放情况，包括单独实施碳捕获与封存（CCS）技术、独立开发新的储能技术，以及CCS和新能源技术的共同进步
讨论
为了验证本研究，将其结果与其他研究团队的结果进行了比较分析，包括国务院发展研究中心资源与环境研究所、国家发展和改革委员会能源研究所可再生能源中心以及国家气候战略中心的研究结果（Zhang等人，2022a，表4）。比较重点关注了GDP增长率等相关指标
结论
本研究使用CGE模型评估了23种技术情景下CCS和先进储能技术的经济、就业和碳影响。结果表明，到2060年，通过低成本至中等成本的CCS（C1–C3）或结合储能技术，可以实现中国电力行业的深度脱碳，而即使早期实现储能技术突破，单独依靠储能技术也是不够的——这突显了CCS不可或缺的作用。从经济角度来看，高成本的CCS（C4–C5）
作者贡献声明
张丽英：撰写——初稿，方法论。朱能高：方法论。郝艳：撰写——审阅与编辑，概念化。张丽晓：可视化，数据整理。单玉丽：撰写——审阅与编辑，概念化。李新北：方法论。刘宇：方法论，概念化。王新芳：撰写——审阅与编辑。张丽秀：可视化，数据整理
未引用参考文献
Adams等人，1994年；Burfisher，2017年；Babatunde等人，2017年；Cai和Arora，2015年；Dong等人，2017年；Lund，2014年；Li和Su，2017年；Liu等人，2017年；Liu等人，2017a；Shoven和Whalley，1992年；Simol，2015年；Solaymani等人，2015年；Sun等人，2023年；Truong，1999年；Varian，1992年；Wei等人，2010年。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的竞争性财务利益或个人关系。
致谢
作者感谢中国国家自然科学基金（52170175,52225902）和欧盟-中国-桥梁（EU-CHINA-BRIDGE）项目（101137971）的资助，该项目得到了英国研究与创新署（UKRI）在伯明翰大学的资助（10132630）。
